Traductor IA

Acerca del Traductor IA

Traductor IA es una herramienta de traducción automática neuronal totalmente del lado del cliente que ejecuta el modelo NLLB-200 distilled 600M de Meta directamente dentro de tu navegador mediante Transformers.js y WebGPU. A diferencia de Google Translate, DeepL o ChatGPT, ningún texto sale de tu dispositivo: los pesos del modelo se descargan una sola vez desde una CDN pública y luego la traducción se realiza localmente en tu CPU o GPU. Esto significa que abogados, médicos, periodistas y desarrolladores pueden traducir borradores confidenciales, comentarios de código fuente, NDA y documentación interna sin enviarla a un tercero. La herramienta soporta 15 idiomas habituales del vocabulario completo de 200 idiomas de NLLB-200, incluyendo inglés, vietnamita, español, portugués, francés, alemán, italiano, ruso, chino simplificado, japonés, coreano, árabe, hindi, tailandés e indonesio. La primera traducción dispara una descarga única de unos 600 megabytes de pesos cuantizados, que el navegador cachea de forma indefinida; las traducciones posteriores son prácticamente gratuitas en términos de ancho de banda y se completan en menos de dos segundos para un párrafo en un portátil moderno. Los textos largos se dividen en fronteras de oración para encajar en el contexto de 1024 tokens del modelo y luego se vuelven a unir. La herramienta es apropiada para pasajes cortos y medianos (menos de 5000 caracteres); para documentos del tamaño de un libro, divide la entrada por lotes o ejecuta el traductor en varias pestañas del navegador.

¿Qué modelo de traducción usa esta herramienta y qué tan bueno es?

Usamos NLLB-200 distilled 600M, el modelo de código abierto de Meta (No-Language-Left-Behind) entrenado en 200 idiomas, incluidas decenas de pocos recursos. En benchmarks estándar como FLORES-200, NLLB-200 distilled 600M obtiene puntuaciones BLEU a pocos puntos de sistemas comerciales mucho más grandes para pares de altos recursos (inglés/español, inglés/francés, inglés/chino) y supera significativamente a modelos abiertos más antiguos en pares de pocos recursos como inglés/vietnamita, inglés/jemer o inglés/yoruba. La versión destilada es un modelo estudiante más pequeño y rápido entrenado sobre las salidas del modelo maestro de 54B parámetros; la calidad está muy cerca del maestro para la mayoría de los pares mientras que es lo bastante pequeño para correr localmente. Para jerga técnica densa, modismos o contenido literario exigente quizá prefieras DeepL o un LLM afinado, pero para correos cotidianos, páginas web, plantillas legales y comentarios de código, NLLB-200 es más que suficiente y singularmente privado.

¿Por qué la primera traducción tarda tanto?

La primera vez que haces clic en Traducir, el navegador debe descargar los pesos de NLLB-200 (aproximadamente 600 MB en forma cuantizada) desde una CDN pública y compilarlos en un grafo de WebGPU o WebAssembly. Espera entre 30 segundos y unos pocos minutos según tu conexión. Una vez cacheado, los pesos quedan en el almacenamiento del navegador (IndexedDB / Cache API) y se cargan en menos de un segundo en visitas posteriores, por lo que todas las traducciones posteriores se completan en 1-3 segundos para un párrafo. Si borras los datos del navegador, el modelo deberá descargarse de nuevo. Para verificar, abre DevTools, ve a Application > Cache Storage; verás entradas bajo huggingface.co o jsdelivr tras la primera ejecución.

¿Mi texto es realmente privado? ¿Adónde va?

Sí. Tu texto se procesa por completo dentro de la pestaña del navegador mediante JavaScript y WebGPU. No existe una API de traducción del lado del servidor ni ninguna solicitud de red que incluya tu texto. Puedes verificarlo abriendo la pestaña Network de DevTools antes de hacer clic en Traducir: verás los pesos del modelo descargándose de una CDN, pero nunca tu texto de entrada saliendo hacia ningún lado. Esto hace que la herramienta sea ideal para traducción legal o médica confidencial, borradores corporativos internos, material periodístico de fuentes, NDA y cualquier otro contenido en el que enviar texto a Google u OpenAI no sea aceptable. Los propios pesos del modelo son de código abierto, publicados por Meta en 2022; no hay telemetría ni comportamiento de llamada a casa incrustado en ellos.

¿Por qué WebGPU es más rápido que WASM y cómo lo habilito?

WebGPU es una API moderna del navegador que permite a JavaScript ejecutar cálculos directamente en tu tarjeta gráfica; para un transformer de 600M de parámetros como NLLB-200, esto suele ser de 5 a 20 veces más rápido que el backend WebAssembly (CPU). La herramienta detecta automáticamente el soporte de WebGPU y lo usa cuando está disponible; aparece una etiqueta verde 'WebGPU' en la parte superior de la página. WebGPU viene habilitado en Chrome 113+, Edge 113+ y las últimas versiones de Opera/Brave; en Firefox está tras un flag (about:config -> dom.webgpu.enabled); Safari lo soporta en Technology Preview y compilaciones estables recientes. Con WebGPU, un párrafo se traduce en aproximadamente 1-2 segundos en una iGPU de portátil; con WASM puro el mismo párrafo tarda 8-15 segundos. Si ves la etiqueta amarilla 'WASM', tu navegador no expone un adaptador GPU a WebGPU y la herramienta vuelve a CPU automáticamente.

¿Qué idiomas y pares de idiomas son compatibles?

El modelo completo NLLB-200 admite 200 idiomas y cualquier dirección entre ellos; por simplicidad de UX exponemos 15 de los más solicitados en esta build: inglés, vietnamita, español, portugués (Brasil y europeo comparten tokenizador), francés, alemán, italiano, ruso, chino simplificado, japonés, coreano, árabe, hindi, tailandés e indonesio. Puedes traducir en cualquier dirección entre dos cualesquiera, así que están disponibles 15 x 14 = 210 pares sin descarga adicional una vez cacheado el modelo. Pasamos códigos de idioma NLLB (eng_Latn, vie_Latn, zho_Hans, etc.) al modelo internamente; si necesitas un par que no hayamos expuesto (suajili, tagalo, bengalí, etc.), abre un issue y lo añadiremos en una build futura.

¿Cuál es el límite de caracteres y cómo se manejan documentos largos?

La interfaz acepta hasta 5000 caracteres por clic de traducción, que corresponden a unas 700-1000 palabras en inglés. Internamente, la herramienta divide la entrada en fronteras de oración (puntos, signos de interrogación, puntuación de ancho completo para CJK) en fragmentos de unos 500 caracteres, envía cada fragmento al modelo con su ventana de contexto de 1024 tokens y une las salidas. Esto significa que oraciones muy largas (más de ~500 caracteres) pueden truncarse y conviene dividirlas manualmente; para documentos del tamaño de un libro recomendamos ejecutar el traductor en lotes de unas cuantas páginas, copiando los resultados a un archivo maestro. Elegimos 5000 caracteres como límite por ejecución porque el tiempo crece aproximadamente de forma lineal con la longitud, y las ejecuciones muy largas aumentan el riesgo de refresco de pestaña o presión de memoria en hardware más modesto.